enthaltenThis course introduces the fundamentals of Natural Language Processing (NLP), combining core linguistic concepts with hands-on programming techniques to help you understand how machines process human language. Whether you're new to NLP or looking to build foundational skills, this course provides a clear and practical path into one of the most exciting areas of AI and data science.
Natural Language Processing Essentials
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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 12 Stunden
3 Wochen bei 4 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Remember key NLP concepts and terminology used in processing human language and modern AI applications.
Understand core linguistic principles like morphology, syntax, semantics, and pragmatics in NLP.
Apply Python tools and techniques to clean, preprocess, and extract features from text data effectively.
Develop and evaluate basic NLP models for tasks like text classification and named entity recognition.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Machine Learning Algorithms
- Kategorie: Data Cleansing
- Kategorie: Supervised Learning
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Artificial Intelligence
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Juni 2025
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15 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 4 Module
In this module, learners will develop a foundational understanding of Natural Language Processing (NLP) and its role in interpreting and processing human language. They will explore the history of NLP, its key challenges, and real-world applications. The module also introduces essential linguistic concepts—morphology, syntax, semantics, pragmatics, and discourse—that form the basis of how machines understand and work with human language.
Das ist alles enthalten
21 Videos3 Lektüren4 Aufgaben1 Diskussionsthema
This module focuses on preparing textual data for analysis by exploring techniques like tokenization, normalization, stemming, and lemmatization. Learners will also examine various feature extraction methods, including Bag-of-Words, TF-IDF, and word embeddings like Word2Vec and GloVe to represent language in machine-readable formats.
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44 Videos4 Lektüren6 Aufgaben
In this module, learners will study techniques for identifying entities and extracting structured information from text. It covers rule-based and deep learning-based NER models, dependency and constituency parsing methods, and syntactic tree construction to enable deeper text understanding.
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13 Videos3 Lektüren4 Aufgaben
This module is designed to assess learners on the key concepts and techniques covered throughout the course. It includes a graded quiz that tests knowledge of NLP foundations, linguistic principles, text preprocessing, feature engineering, entity recognition, and parsing methods using both classical and deep learning approaches.
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1 Video1 Lektüre1 Aufgabe1 Diskussionsthema
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Felipe M.
Lernender seit 2018
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Häufig gestellte Fragen
NLP (Natural Language Processing) is a branch of artificial intelligence designed to help computers understand, interpret, and generate human language. It is an extensive field with many applications, such as machine translation, chatbots, text analysis, and sentiment analysis.
The key components of NLP are:
Natural Language Understanding (NLU): The process of mapping human language input to a representation that can be understood by the computer.
Natural Language Generation (NLG): The process of generating human language output from a representation that can be understood by the computer.
Some common applications of NLP are:
Machine Translation: The process of translating text from one language to another.
Chatbots: Interactive systems that can communicate with users in natural language.
Text Analysis: The process of extracting information and insights from text data.
Sentiment analysis: Determining the emotional tone of text.
Question Answering: The development of systems that are capable of responding to inquiries regarding a specific text or knowledge base.
Weitere Fragen
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